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Este estudo analisa dados da NBA desde 2015 e conclui que, embora exista um viés a favor das equipes mandantes (especialmente nos playoffs) e que certos jogadores beneficiem de decisões arbitrais além do acaso, não há evidências de viés negativo contra jogadores ou equipes específicos, nem de viés racial.
Este artigo avalia a cobertura de centros de resfriamento em quatro cidades dos EUA utilizando a homologia persistente aplicada a um complexo de testemunha para identificar lacunas geográficas de risco térmico, comparando os resultados com um índice de vulnerabilidade ao calor tradicional para oferecer uma compreensão mais holística das áreas mais vulneráveis.
Este artigo propõe uma estrutura de prognóstico não supervisionada para habitats de espaço profundo que, utilizando dados de falha sem rótulos, identifica simultaneamente modos de falha latentes e seleciona sensores informativos para prever a vida útil restante com maior precisão.
Este artigo propõe uma extensão do modelo de regressão com erro aninhado para parâmetros de alta dimensão (NERHDP), apresentando um procedimento de estimação eficiente e métodos robustos para prever indicadores de pobreza em pequenas áreas, quantificar incertezas e gerar estimativas sintéticas, demonstrando superioridade em precisão e escalabilidade em comparação com abordagens existentes através de dados da Albânia.
Este artigo propõe um framework federado de "um tiro" para modelagem de tempo até evento que utiliza pseudo-observações e um procedimento de correção de viés para permitir análises flexíveis e privadas em dados multicêntricos, superando as limitações de métodos atuais ao lidar com não proporcionalidade de riscos e heterogeneidade entre sites.
Este artigo apresenta o pacote R DESA, uma ferramenta acessível que utiliza dados de absenteísmo escolar para modelar, detectar precocemente e avaliar alertas de epidemias de influenza, além de simular cenários populacionais para auxiliar pesquisadores e autoridades de saúde pública.
Este artigo demonstra que as métricas de visibilidade em motores de busca generativos são inerentemente estocásticas e instáveis, argumentando que elas devem ser tratadas como estimadores amostrais com intervalos de confiança em vez de valores fixos de ponto único.
Este artigo propõe uma metodologia baseada no fluxo de trabalho BMW-GAM, que utiliza modelos aditivos generalizados bayesianos e cópulas gaussianas para quantificar a incerteza e avaliar os impactos de eventos climáticos extremos compostos em sistemas críticos de energia, demonstrando sua eficácia através de dados climáticos de alta fidelidade do Laboratório Nacional de Argonne.
O artigo apresenta o AgroDesign, um framework em Python que integra a especificação de projetos experimentais diretamente na inferência estatística para automatizar a construção de modelos lineares, a identificação de termos de erro e a interpretação de resultados em experimentos agrícolas, garantindo assim maior rigor, consistência e reprodutibilidade na análise.
Este artigo apresenta o MM-test, um método livre de distribuição para a triagem de genes espacialmente variáveis em transcriptômica espacial que combina uma estatística de razão de verossimilhança quasi com um procedimento de knockoff para controlar a taxa de falsas descobertas, demonstrando superioridade sobre métodos existentes em dados simulados e reais, incluindo conjuntos de dados tridimensionais complexos.
Este artigo propõe um quadro unificado para deteção de anomalias que define estas como observações com baixa probabilidade sob um modelo, calculando uma pontuação baseada na probabilidade da sua "surprisal" (negativo do logaritmo da densidade generalizada) e estimando essa probabilidade através de métodos empíricos ou de valores extremos, demonstrando eficácia mesmo sob especificação incorreta do modelo.
O artigo apresenta o CERES, um sistema de alerta precoce probabilístico, automatizado e de código aberto que gera previsões semanais de 90 dias sobre a insegurança alimentar aguda em 43 países de alto risco, integrando múltiplas fontes de dados e comprometendo-se com a verificação pública prospectiva de suas estimativas.
Este artigo propõe a adaptação do framework de Priors de Decomposição Hierárquica para Modelos Bayesianos de Distribuição de Espécies, permitindo um controle direto e transparente da partição de variância e melhorando a interpretabilidade dos processos ambientais, espaciais e temporais, conforme demonstrado em dados de peixes demersais do Atlântico Nordeste.
Este estudo demonstra que a progressão radiológica da fibroelastose pleuroparenquimatosa (PPFE) em programas de rastreio de cancro do pulmão está independentemente associada ao aumento da mortalidade e a desfechos clínicos adversos, sugerindo que a sua avaliação quantitativa pode servir como um biomarcador relevante para identificar indivíduos com maior risco respiratório.
Este artigo investiga a estabilidade distribucional de estimadores esparsos da matriz de precisão sob dados contaminados, derivando limites de Lipschitz locais explícitos para a distância entre distribuições medidas pela métrica de Kantorovich e apresentando resultados análogos para estimadores de covariância e autovalores, além de discussões sobre aplicações e experimentos numéricos.
Este trabalho demonstra que um auditor malicioso pode manipular amostras de dados para parecerem justas e representativas, satisfazendo métricas de equidade regulatórias sem alterar significativamente a distribuição original, e propõe métodos estatísticos baseados em distância de distribuição para detectar tais ataques.
Este artigo compara métodos de imputação baseados em MICE com redes adversariais e autoencoders para a geração de dados sintéticos em tarifação atuarial, demonstrando que o MICE oferece alta fidelidade estatística e menor complexidade de implementação.
Este estudo utiliza inferência bayesiana e regressão de valores extremos generalizados em modelos CMIP6 para projetar aumentos significativos nas temperaturas extremas máximas e mínimas das regiões desérticas da Terra ao longo do próximo século, especialmente sob cenários de forçamento climático mais severos.
Este estudo aplica inferência causal baseada em dados de satélite para demonstrar que a expansão da indústria de processamento de níquel no Parque Industrial Morowali, na Indonésia, causou um declínio causal na clareza das águas costeiras, resultando em um escurecimento que ameaça os ecossistemas marinhos biodiversos da região.
Este artigo propõe e analisa um estimador de densidade não paramétrico baseado em um kernel de Dirichlet adaptativo com ponderação por probabilidade inversa para dados composicionais com valores ausentes, demonstrando sua superioridade sobre métodos de transformação em simulações e aplicando-o a dados de composição de leucócitos do NHANES.